程序员不同的编程语言收入差距分析

　　摘要：在全球著名 IT 技术网站 Stack Overflow 上，我们可以基于该网站的开发者调查数据，了解全球的开发新趋势及动态。Stack Overflow 分析了其网站上各编程语言的标签的访问情况：发达国家程序员喜欢 Python、R（重视科研）、C 与 C++（重视教育）；欠发达国家的喜欢 PHP 与 Android 开发。

　　近日，在 Stack Overflow 全球移动开发者分布的调查报告中发现，相较于高收入的国家，Android 在低收入国家应用得更加广泛。

　　那么这究竟意味着什么？不禁引发我们深思，不同经济背景下的国家编程技术有何不同，它又如何影响着我们对全球软件开发行业的看法。本篇文章将带领大家共同探讨这些差异，并解读将软件开发行业划分为高收入国家和世界其他地区的必要性。

　　调查报告分析基于 2017 年（1-8 月）中使用最多的 250 个编程语言标签。为了减少误差，我们仅分析了这段时间内访问各种编程语言达 500 万次及以上的 64 个国家。

　　人均 GDP 相关的技术

　　在近期的一篇“Where in the World is Mobile Development？”文章中，我们使用“ Stack Overflow Trends tool”分析得出 Android 流量占比往往与一个国家的人均 GDP 负相关。这促发我们想要了解其他的编程语言是否也如此。

　　在挖掘主要的编程语言和平台时，除了 Android 之外，其他一些主要语言还有 PHP、Python 和 R。

　　从上图可以看出，Android 和 PHP 的使用数量与一个国家的收入呈负相关，而 Python 和 R 语言则正好相反，呈现出越发达国家使用的频率越高。在这种趋势之下，我们也发现了一些特例，诸如韩国使用 Android 频率比预期的多，而中国更多的是使用 Python，但通常而言，这种语言使用流量和国家关联性还是比较强的。

　　在这里也需要特别声明的是：基于以上数据统计，并不意味着编程语言的选择会影响到一个国家的平均收入，而一个国家的 GDP 也不会影响开发者对于编程语言的抉择，二者并没有任何的因果关系。

　　为何要将世界的软件开发行业划分为两种？

　　当研究趋势时发现，将软件开发行业分为两组国家（高收入和非高收入）比考虑其他一系列相关的因素更有用。作为一个有价值的分类，我们可以基于人均 GNL（国民总收入）使用世界银行收入分类进行划分。

　　共计有 78 个高收入经济体，主要由美国和加拿大、西欧、中东和东亚部分地区以及澳大利亚/新西兰组成。 我们已经对国家间差异（如主成分分析）的根本驱动因素进行了一些分析，认为这是一个合理的分工，而且它比其他分割方法更有意义，比如东半球与西半球。 （例如，澳大利亚在编程技术访问及使用方面来说与中国或印度尼西亚更为类似）。